徐志遠(yuǎn),王山東,于大超,征 程

(河海大學(xué) 地球科學(xué)與工程學(xué)院,江蘇 南京 210098)

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的避洪安置區(qū)選址研究

徐志遠(yuǎn),王山東,于大超,征 程

(河海大學(xué) 地球科學(xué)與工程學(xué)院,江蘇 南京 210098)

為了解決洪水災(zāi)害應(yīng)急管理中避洪安置區(qū)的選址問(wèn)題,在總結(jié)前人研究成果的基礎(chǔ)上,從自然環(huán)境、可行性、生活條件、社會(huì)環(huán)境、實(shí)用性等5個(gè)方面出發(fā),通過(guò)17個(gè)具體指標(biāo),構(gòu)建了避洪安置區(qū)選址評(píng)價(jià)體系;在安置區(qū)的選址分析中引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安置區(qū)選址模型,根據(jù)選址評(píng)價(jià)體系及相關(guān)經(jīng)驗(yàn)確定網(wǎng)絡(luò)模型各層次的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)量,并采用樣本對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練分析,建立了穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),最終實(shí)例驗(yàn)證了該模型在避洪安置區(qū)選址問(wèn)題中的有效性及可行性。

洪水災(zāi)害;安置區(qū);選址;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

我國(guó)是一個(gè)自然災(zāi)害多發(fā)的國(guó)家,洪水災(zāi)害因其頻率高、危害大,尤為引人關(guān)注,全國(guó)約有70%的國(guó)土、50%的人口、35%的耕地處在洪水災(zāi)害的威脅之中[1]。據(jù)統(tǒng)計(jì),2000—2011年間,我國(guó)自然災(zāi)害直接損失的年平均值為2 462億元,而洪水災(zāi)害損失高達(dá)1 263億元,占比約為51%,而在2003年、2005年和2010年,這一比例分別高達(dá)69%、81%和70%,從這些數(shù)據(jù)可以看出,洪水災(zāi)害是我國(guó)最嚴(yán)重的自然災(zāi)害[2]。隨著經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展和城市化進(jìn)程的不斷加速,洪水災(zāi)害給人民的生命財(cái)產(chǎn)安全構(gòu)成了極大的威脅[3]。為了減少洪災(zāi)發(fā)生時(shí)人員的傷亡和財(cái)產(chǎn)的損失,在利用工程措施進(jìn)行防洪減災(zāi)的同時(shí),提前做好災(zāi)害的應(yīng)急管理顯得尤為重要,而避洪安置區(qū)的選址是洪災(zāi)應(yīng)急管理體系必不可少的一部分,是應(yīng)急措施得以實(shí)施的基礎(chǔ)[4]。

選址問(wèn)題實(shí)際上就是最佳區(qū)位的選擇問(wèn)題[5]。針對(duì)選址問(wèn)題,國(guó)內(nèi)外已有大量學(xué)者在各個(gè)領(lǐng)域采用不同方法進(jìn)行了深入分析,利用GIS和傳統(tǒng)重力模型分析相結(jié)合的方法,對(duì)物流園區(qū)進(jìn)行選址,取得了良好的效果;文獻(xiàn)[6]中針對(duì)內(nèi)陸無(wú)水港的選址問(wèn)題,采用了模糊k-均值聚類分析的方法進(jìn)行研究,并實(shí)例驗(yàn)證了方法的可行性;Lin等[7]在波特鉆石理論模型的框架下,應(yīng)用改進(jìn)的德?tīng)柗颇Ｐ?總結(jié)出了決定國(guó)際度假公園最優(yōu)化選址所需要考慮的影響因素;EL等[8]借助層次分析法的幫助,在GIS中使用多準(zhǔn)則決策分析,對(duì)加沙地區(qū)垃圾填埋場(chǎng)的選址問(wèn)題進(jìn)行研究,最終結(jié)果表明加沙地帶只有5.5%的區(qū)域適合作為垃圾填埋場(chǎng),為相關(guān)部門的決策提供了指導(dǎo)。對(duì)于各類自然災(zāi)害應(yīng)急避難場(chǎng)所的選址問(wèn)題,于書媛等[9]提出了GIS平臺(tái)下基于空間數(shù)據(jù)挖掘的城市應(yīng)急避難場(chǎng)所選址規(guī)劃模型;郭斌[10]提出了將多目標(biāo)規(guī)劃理論引入城市自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)避難選址模型,并進(jìn)行了實(shí)例論證分析;倪冠群等[11]在經(jīng)典的k-中心點(diǎn)模型基礎(chǔ)上,提出了加入道路通行能力限制的選址模型。

從大量的文獻(xiàn)分析來(lái)看,國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)選址問(wèn)題的研究主要集中于城市規(guī)劃、商業(yè)選址等領(lǐng)域,而針對(duì)避洪安置區(qū)域的選址問(wèn)題,并沒(méi)有太多的研究。從分析方法來(lái)看,傳統(tǒng)的選址問(wèn)題使用層次分析法較多,該方法能夠較好地通過(guò)兩兩比較的方式對(duì)決策問(wèn)題進(jìn)行系統(tǒng)性分析,但是定量數(shù)據(jù)較少,定性成分較多,且受主觀因素影響較大,無(wú)法客觀地展現(xiàn)出各影響因素對(duì)洪災(zāi)選址的影響大小[12]。研究針對(duì)避洪安置區(qū)域的選址問(wèn)題,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法構(gòu)建選址模型,相對(duì)于層次分析法,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采取的是構(gòu)建學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),通過(guò)樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,從而確定各個(gè)影響因素的權(quán)重,為最后的選址決策提供依據(jù),這一方法避免了過(guò)多主觀因素的影響,為避難場(chǎng)所的選址提供更加客觀可信的參考。

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN,artificial neural network)是一種基于模仿大腦學(xué)習(xí)能力的算法,由大量的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)互聯(lián)構(gòu)成復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò),通過(guò)大量的訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí),不斷修改神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)重值,最終收斂到一個(gè)穩(wěn)定的范圍,進(jìn)而能夠進(jìn)行相關(guān)問(wèn)題的求解,可用于回歸預(yù)測(cè)、分類識(shí)別、方案決策等。近年來(lái),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用在商業(yè)選址[13]、城市規(guī)劃[14]、適宜度評(píng)價(jià)[15]、交通流量預(yù)測(cè)等領(lǐng)域,而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其良好的非線性逼近能力和泛化能力以及易實(shí)用性等優(yōu)勢(shì)[16],受到了廣大學(xué)者的青睞。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種利用誤差反向傳播算法訓(xùn)練的多層次前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)構(gòu)上由一個(gè)輸入層、一個(gè)或多個(gè)隱含層、一個(gè)輸出層構(gòu)成,每一層包括若干神經(jīng)元節(jié)點(diǎn),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型就是建立在這些節(jié)點(diǎn)上的,每一個(gè)節(jié)點(diǎn)是一個(gè)學(xué)習(xí)單元,其輸出值由輸入值、權(quán)值、閾值和激活函數(shù)共同決定[17]。神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)可以抽象為如下的數(shù)學(xué)模型：

yj=f(zj),其中:輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為i;輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為j;Xi(i=1,2,…,n)是輸入信息;wji為兩層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)值;θj為閾值;Zj為總輸入;f為激活函數(shù)(常用的有線性函數(shù)、sigmoid函數(shù)等);yj為輸出信息。圖1是一個(gè)典型的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過(guò)程組成。首先對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)值進(jìn)行隨機(jī)初始化,輸入層接收訓(xùn)練樣本提供的信息,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值及各層之間的傳遞函數(shù),通過(guò)正向傳播對(duì)信息進(jìn)行處理,最終計(jì)算得到輸出值,完成了一次正向傳播的過(guò)程;當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出與期望輸出不符時(shí),便進(jìn)入誤差的反向傳播階段,從輸出層開(kāi)始反向求取各層誤差,采用優(yōu)化算法不斷調(diào)整各層節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)值,直至網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差達(dá)到預(yù)先設(shè)定的要求,或者達(dá)到預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)。周而復(fù)始的正向傳播和反向傳播是權(quán)值不斷調(diào)整的過(guò)程,也是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程,如圖2所示。

圖1 三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)Fig.1 Three-layer BP neural network model structure

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程Fig.2 BP neural network learning process

2 模型構(gòu)建

2.1 避洪安置區(qū)選址評(píng)價(jià)體系

避洪安置區(qū)選址的影響因素較多,在借鑒前人的經(jīng)驗(yàn)以及考慮洪澇災(zāi)害這一特殊問(wèn)題的基礎(chǔ)上,選址影響因素從5個(gè)方面進(jìn)行考慮,并通過(guò)17個(gè)具體指標(biāo)進(jìn)行論述,如表1所列。

表1 洪災(zāi)安置區(qū)選址評(píng)價(jià)指標(biāo)說(shuō)明

(1)自然環(huán)境 自然環(huán)境是避洪安置區(qū)選址需要考慮的首要因素。一個(gè)區(qū)域能否作為安置區(qū),取決于洪水到來(lái)時(shí),其高程能否達(dá)到高于洪水水位1 m的條件,即不被洪水威脅;土地類型能否滿足要求,即安置區(qū)應(yīng)該設(shè)置在村莊、大面積空地等能夠進(jìn)行安置的場(chǎng)所,而非農(nóng)田、荒地等區(qū)域;另外,安置區(qū)的坡度坡向應(yīng)滿足適宜居住的條件,不可設(shè)在斜坡、陡坡等區(qū)域,安置區(qū)也應(yīng)盡可能地遠(yuǎn)離洪水。

(2)可行性 安置可行性是安置區(qū)選址需要考慮的另一重要因素。首先,安全是需要優(yōu)先考慮的,安置區(qū)的選擇要保證人員的安全,遠(yuǎn)離地質(zhì)斷層、塌方等具有安全隱患的區(qū)域;安置區(qū)周邊的路網(wǎng)環(huán)境需要能夠進(jìn)行大批量轉(zhuǎn)移,且安置區(qū)必須易于到達(dá);安置區(qū)的人口容量限制了其能夠安置的人口數(shù)量,安置規(guī)劃時(shí),每個(gè)人至少需要分配3 m2的安置面積;另外,安置區(qū)相對(duì)于受災(zāi)居民應(yīng)該是就近選取的。

(3)生活條件 洪澇災(zāi)害發(fā)生時(shí),受災(zāi)居民可能會(huì)較長(zhǎng)時(shí)間安置居住在安置區(qū)內(nèi),所以安置區(qū)的規(guī)劃選址過(guò)程中應(yīng)考慮到安置區(qū)需要滿足一定的生活條件,譬如周邊地區(qū)能夠提供基本的生活需求供應(yīng)、水電供應(yīng)、醫(yī)療保障設(shè)施等。

(4)社會(huì)環(huán)境 安置區(qū)及其周邊的社會(huì)環(huán)境是選址時(shí)必須考慮到的因素,一個(gè)公共環(huán)境差、犯罪率高的地區(qū)是不適宜作為安置區(qū)域的,所以在安置區(qū)選址時(shí),需要考慮其周邊地區(qū)政府的監(jiān)管是否有力,公共秩序是否良好,以及當(dāng)?shù)氐木用駥?duì)外來(lái)安置人口的接納程度。

(5)實(shí)用性 在安置區(qū)的選址建設(shè)過(guò)程中,首先應(yīng)該優(yōu)先使用學(xué)校、體育場(chǎng)等大型區(qū)域進(jìn)行安置;在露天安置區(qū)域的建設(shè)中,需要考慮到安置區(qū)的規(guī)劃建設(shè)是否滿足當(dāng)?shù)氐拈L(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃,建設(shè)材料在安置之后能否重復(fù)使用,是否滿足可持續(xù)發(fā)展的理念。

2.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選址模型構(gòu)建

將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于避洪安置區(qū)選址問(wèn)題的主要思路如下：將影響某個(gè)地區(qū)能否作為安置區(qū)的影響因素作為輸入,將某個(gè)備選區(qū)域的得分作為輸出,構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);對(duì)現(xiàn)有安置區(qū)的各項(xiàng)影響因素進(jìn)行調(diào)研,作為訓(xùn)練樣本輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);針對(duì)同一類型的安置區(qū)選址問(wèn)題,對(duì)備選區(qū)域的各項(xiàng)影響因素進(jìn)行調(diào)研,將調(diào)研結(jié)果輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),便能夠通過(guò)輸出值預(yù)測(cè)該區(qū)域作為安置區(qū)的適宜性。

(1)確定輸入輸出神經(jīng)元 根據(jù)以上提到的5個(gè)需要考慮的方面,共有17個(gè)影響避洪安置區(qū)選址的具體因素,故將輸入層設(shè)置為17個(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn),分別對(duì)應(yīng)17個(gè)影響因素,輸出層設(shè)置為1個(gè)節(jié)點(diǎn),即備選區(qū)域作為安置區(qū)的得分,構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

(2)神經(jīng)元標(biāo)準(zhǔn)化 在安置區(qū)選址的諸多影響因素中,有定量指標(biāo),也有定性指標(biāo),不同因素之間的衡量標(biāo)準(zhǔn)不一致,且各因素的輸入數(shù)據(jù)范圍可能相差較大,具有較大的變異程度,這些會(huì)導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)以及不同因素的輸入數(shù)據(jù)在訓(xùn)練過(guò)程中所占的比重相差懸殊等負(fù)面影響。為了消除數(shù)據(jù)之間量綱的影響,解決變量變異程度不同的問(wèn)題,便于數(shù)據(jù)的統(tǒng)一處理,需要對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原始輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理。

對(duì)于輸出神經(jīng)元的標(biāo)準(zhǔn)化,通過(guò)訪談將得分Q≥4的定義為好;3≤Q<4定義為較好;2≤Q<3定義為一般;1≤Q<2定義為較差;Q<1定義為差。最后根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值判斷待選地點(diǎn)作為安置區(qū)的適宜性。

3 應(yīng)用實(shí)例

安徽省地理位置特殊,洪澇災(zāi)害頻發(fā),有50%的耕地、60%的人口及70%的國(guó)民生產(chǎn)總值處在江河洪水的威脅之下。提前規(guī)劃災(zāi)害的應(yīng)急管理,做好避洪安置區(qū)選址及避險(xiǎn)轉(zhuǎn)移規(guī)劃,對(duì)于提高防災(zāi)減災(zāi)能力、減少或避免生命財(cái)產(chǎn)的損失起著至關(guān)重要的作用。研究針對(duì)安徽省安慶市的避洪安置區(qū)選址問(wèn)題,構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并應(yīng)用于安置區(qū)選址的實(shí)際問(wèn)題中。

3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

結(jié)合相關(guān)的理論及經(jīng)驗(yàn),將隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)定為35,即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)為17×35×1。將安徽省安慶市望江縣的72處避洪安置區(qū)作為訓(xùn)練樣本,輸入層和隱含層之間的激活函數(shù)使用sigmoid函數(shù),隱含層和輸出層之間使用purelin函數(shù),選用trainlm函數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練函數(shù),設(shè)定目標(biāo)誤差為0.000 01,構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。將樣本輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,經(jīng)過(guò)3次迭代后網(wǎng)絡(luò)的均方誤差達(dá)到目標(biāo)要求的水平,網(wǎng)絡(luò)趨于穩(wěn)定,訓(xùn)練結(jié)果如圖3所示。

圖3 望江縣安置區(qū)選址BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練結(jié)果Fig.3 BP neural network training result of Wangjiang County resettlement area site selection

3.2 選址評(píng)價(jià)應(yīng)用

現(xiàn)需要對(duì)安慶市懷寧縣進(jìn)行避洪安置區(qū)的選址,備選安置區(qū)如圖4所示。P1、P2、P3為三處備選安置區(qū),P1處地勢(shì)較高,在洪水來(lái)臨時(shí)能夠很好地避免洪水侵襲,空地面積較大,可容納人口數(shù)較多,但交通便利程度以及生活需求供應(yīng)水平一般;P2處為學(xué)校所在地,教室及操場(chǎng)能夠進(jìn)行大量人員的安置,交通便利,生活需求供應(yīng)較好,且周邊有醫(yī)院可提供必要的醫(yī)療保障,但地勢(shì)相對(duì)較低,洪水發(fā)生時(shí)與洪水距離較近;P3處為停車場(chǎng)所在地,地勢(shì)較高,可避免洪水侵襲,交通極為便利,周邊有醫(yī)院可提供必要的醫(yī)療保障,可容納人口數(shù)較多,生活需求供應(yīng)較好。

圖4 備選安置區(qū)區(qū)位圖Fig.4 Alternative resettlement area site schematic diagram

通過(guò)查閱相關(guān)資料,結(jié)合實(shí)地調(diào)研,獲取三個(gè)備選區(qū)域在安置區(qū)選址各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)上的表現(xiàn),得到原始的評(píng)估數(shù)值,并按照前述方法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,結(jié)果如表2所列。

表2 備選安置區(qū)各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)原始數(shù)值及標(biāo)準(zhǔn)化值

將標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果輸入到已建成的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,得到P1、P2、P3的得分分別為3.366 0、3.998 8、4.214 4。從BP網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果可以看出,三個(gè)備選安置區(qū)均能夠達(dá)到“較好”的水平,其中P3已經(jīng)達(dá)到“好”的標(biāo)準(zhǔn),能夠滿足作為避洪安置區(qū)的要求,這些數(shù)據(jù)為避洪安置區(qū)的最終確定提供了一定的決策支持。

4 結(jié)論

針對(duì)洪澇災(zāi)害應(yīng)急管理體系中必不可少的一部分——避洪安置區(qū)的選址問(wèn)題,研究從自然環(huán)境、可行性、生活條件、社會(huì)環(huán)境、實(shí)用性等5個(gè)方面考慮,構(gòu)建了一套避洪安置區(qū)選址評(píng)價(jià)體系,并在避洪安置區(qū)的選址分析中引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),根據(jù)選址評(píng)價(jià)體系中的具體指標(biāo)數(shù)量確定神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)量,利用其良好的非線性逼近能力及泛化能力,選取現(xiàn)有的72個(gè)安置區(qū)數(shù)據(jù)作為樣本,對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,形成穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);對(duì)于同一類型的安置區(qū)選址問(wèn)題,收集備選區(qū)域的相關(guān)信息,輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最終輸出評(píng)價(jià)得分。實(shí)驗(yàn)證明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)溥x區(qū)域進(jìn)行有效評(píng)價(jià),為避洪安置區(qū)的最終選址提供有力的決策支持。

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Flood-avoiding Resettlement Area Site Selection Research Based on BP Neural Network

Xu Zhiyuan,Wang Shandong,Yu Dachao,Zheng Chen

(SchoolofEarthScienceandEngineering,HohaiUniversity,Nanjing210098,China)

Natural disasters have frequent happened in our country,the flood has became most serious natural disaster in our country because of high frequency and great damage.In order to solve the flood-avoiding resettlement area site selection problem in the flood hazard emergency management and based on the summary of previous research achievements,establish the flood-avoiding resettlement area site selection assessment system which starts from the five aspects of natural environment,feasibility,living condition,social environment and practicability and by means of 17 specific indicators;introduce the BP neural network in the resettlement area site selection analysis,establish the resettlement area site selection model based on BP neural network,based on neuron node quantity of site selection assessment system and each level of network model confirmed according to relevant experiences and adopted certain samples to train the model,establish the stable network model and final examples verified the validity and feasibility of this model in the flood-avoiding resettlement area site selection problem.

Flood hazard;Resettlement area;Site selection;BP neural network

Xu Zhiyuan,Wang Shandong,Yu Dachao,etal.Flood-avoiding Resettlement Area Site Selection Research Based on BP Neural Network[J].Journal of Gansu Sciences,2016,28(6):36-41.[徐志遠(yuǎn),王山東,于大超,等.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的避洪安置區(qū)選址研究[J].甘肅科學(xué)學(xué)報(bào),2016,28(6):36-41.]

10.16468/j.cnki.issn1004-0366.2016.06.008.

2015-06-25;

2015-08-10.

徐志遠(yuǎn)(1993-),男,江西景德鎮(zhèn)人,碩士研究生,研究方向?yàn)镚IS工程.E-mail:xzy_1108@163.com.

TV873

A

1004-0366(2016)06-0036-06